documentation | BriefGPT - AI 论文速递

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AI Cards：面向机器可读 AI 和风险文档的应用框架，受欧盟 AI 法案启发
该研究论文通过对 EU AI 法案规定的技术文档的深入分析，以 AI 风险管理为重点，提出了 AI 卡作为一种新颖的综合框架，通过人机可读的格式来表示 AI 系统的预期用途，以实现透明性、可理解性和互操作性，为法律合规性和一致性评估任务提供
PDF10 days ago
DocuMint: 使用小型语言模型为 Python 生成文档字符串
通过数学公式和人工评估使用 Likert 量表对性能进行定量评估和质量评估，研究了小型语言模型在生成高质量文档字符串方面的有效性，并引入了包含 10 万个样本的大规模监督微调数据集（DocuMint）。
PDF2 months ago
ACL测试代码文档对大型语言模型代码理解的影响
通过对代码和文档的底层特性进行实证分析，我们发现错误的文档会大大阻碍大型语言模型对代码的理解能力，而不完整或缺失的文档似乎并不显著影响大型语言模型对代码的理解能力。
PDF3 months ago
模型湖泊
给定一组深度学习模型，找到适合的模型、理解模型、区分模型以及模型之间的差异是困难的。目前的从业者依赖手动编写的文档来理解和选择模型。然而，并非所有模型都有完整和可靠的文档。随着机器学习模型的增加，找到、区分和理解模型的问题变得更加关键。针对
PDF4 months ago
GEML：基于语法的进化机器学习方法用于设计模式检测
设计模式是软件开发中被认可的良好实践，但是缺乏适当的文档常常使得追溯困难，其益处在庞杂的代码中变得模糊。我们提出了一种基于进化机器学习和多样性软件属性的新颖检测方法 GEML。通过进化算法提取出最能描述设计模式的特征，并建立基于规则的分类器
PDF6 months ago
Rastro-DM: 带有轨迹的数据挖掘
这篇论文提出了一种用于记录数据挖掘（DM）项目的方法学，Rastro-DM（Trail Data Mining），其关注点不是生成的模型，而是其构建背后的过程，以留下计划行动、完成的训练、获得的结果和经验教训的痕迹。这些提出的实践方法是对
PDF6 months ago
第三方机器学习模型和数据集的文档实践现状
本研究使用统计分析和混合卡片排序评估了 Hugging Face 模型存储库中模型卡片和数据集卡片的记录实践，发现只有 39.62% 的模型和 28.48% 的数据集有文档记录，同时还观察到 ML 模型和数据集的伦理和透明度相关文档存在不一
PDF6 months ago
利用深度学习对非官方文档进行抽象代码摘要
本文提出了一种使用 BART 算法的自动方法，通过深度学习技术，在 StackOverflow 上生成 API 的摘要，并使用 ROUGE 和 BLEU 指标对其进行评估，结果表明使用深度学习算法可以提高摘要的质量，并且在精确率、召回率和
PDF8 months ago
隐藏和寻找” 问题的多智能体强化学习复制
强化学习中的文档化和可重现性不足，该研究使用类似 OpenAI 躲藏者和追踪者的模拟代理，通过增加飞行机制，扩大了可行动和策略范围，从而改善了躲藏者代理的追逐策略。
PDF9 months ago
ICLRDocPrompting：通过检索文档生成代码
DocPrompting 是一种自然语言到代码生成的方法，利用文档（documentation）明确地生成代码。通过应用于各种编程语言，我们证明了它可以改进自然语言到代码模型，可以提高 2.85% 的绝对正确率。
PDF2 years ago
自然语言处理初学者的再现性经验之外：超越研究界的再现性
通过对 93 名入门 NLP 课程的学生进行实验，研究发现初学者技术水平并不影响他们完成最新 NLP 技术的实验，关键在于研究作者提供易用性的文档和数据集。
PDF2 years ago
ReservoirComputing.jl: 一种高效模块化的库，用于 Reservoir Computing 模型
ReservoirComputing.jl 是一个开源的 Julia 库，它可以通过内部和外部工具扩展文献中提供的许多算法。该实现高度模块化，速度快，附带详细的文档，包括来自文学研究的重现实验。
PDF2 years ago
地理和背景多样化数据源文献：BigScience 语言数据和资源目录
本研究介绍了一个大型数据收集项目的方法论，强调了文档记录和以人为中心的方法，通过在线目录和公共黑客马拉松活动进行元数据的收集，以解决大型语言模型数据收集面临的难题，研究结果分析了所得到的资源元数据分布情况，并总结了在此项目中的经验教训。
PDF2 years ago
构建基于机器学习的系统中的协作挑战：沟通，文档，工程和流程
该研究通过访谈 28 个组织中 45 位从业人员发现，在建立和部署机器学习系统时，团队在需求、数据和整合等方面都面临一些具体的协作挑战，主要来源于沟通、文档记录、工程和流程等方面，因此提出了一些建议以应对这些挑战。
PDF3 years ago
EMNLP检索增强代码生成与摘要
该研究提出了一个检索增强框架 REDCODER，用于检索相关的代码或摘要，作为代码生成或总结模型的补充，实现了与检索数据库的交互。这个机制可以扩展检索技术的功能，适用于含有不同模态的检索数据库，并在 Java 和 Python 的代码生成和
PDF3 years ago
关于机器学习：对机器学习生命周期中理解与透明度进行注释和基准测试
ABOUT ML 项目是推动机器学习透明度和标准文档实践的倡议，致力于整合各方努力并引入被遗漏的声音，以塑造未来对话。
PDF5 years ago
一种生成程序子程序自然语言摘要的神经模型
本研究提出了一种新的神经网络模型，它可以将源代码的单词和代码结构（AST）结合起来，从而能够生成准确的注释文档。与传统的基于模板的系统不同，该模型可以更好地学习代码结构，即使程序缺乏内部文档，也可以在演示中提供连贯的描述，并在 SE 文献和
PDF5 years ago
使用 Jupyter Notebook 作为开放科学工具：一项实证研究
Jupyter notebook 是科学家们分享代码、计算和文档的强大工具，以应对数据密集型和计算密集型的科学研究。
PDF6 years ago